В фармацевтической промышленности, где контроль качества имеет первостепенное значение, актуальность применения автоматизированных систем контроля качества обусловлена двумя ключевыми факторами: Во-первых, высокой стоимостью ошибок, связанных с выявлением дефектов в продукции. Во-вторых, масштабами производства и широким использованием автоматизированных линий.
Ввиду того, что при выпуске лекарственных препаратов присутствуют оба эти фактора, необходимость внедрения современных технологий контроля качества не подлежит сомнению. Только автоматизированные системы визуального контроля способны обеспечить непрерывный, достоверный и высокоскоростной контроль качества продукции.
Задачи машинного зрения в фармацевтической промышленности
В фармацевтической промышленности, как и в любой другой отрасли производства, системы контроля качества подразделяются на три основные категории: контроль маркировки, контроль качества продукта и контроль упаковки. Каждая категория решает свои специфические задачи, что обуславливает использование различных технологий и подходов, при этом сохраняя общие принципы функционирования.
Контроль маркировки:
Отслеживание продукции на всех этапах её жизненного цикла, от производства до реализации, является ключевым элементом современного производства, особенно в фармацевтике, где это также является обязательным требованием государственного регулирования. Системы машинного зрения выполняют следующие функции:
- Считывание и проверка различных графических кодов (QR, DataMatrix, Pharmacode и др.).
- Верификация текстовой маркировки (номер партии, срок годности, тип препарата и др.).
- Контроль качества печати этикеток, соответствие упаковки и инструкции к препарату.
- Предоставление базовых данных для информационных систем, обеспечивающих сопровождение производства, таких как отслеживание перемещения препаратов (Track and Trace), а также системы агрегации и сериализации.
Контроль качества продукта:
Поскольку конечным потребителем большинства лекарственных препаратов является человек, визуальный контроль качества продукта играет важную роль наряду с лабораторными методами анализа субстанций. Разнообразие форм препаратов предполагает использование широкого спектра методов контроля. Ниже приведены лишь некоторые из них:
- Отсутствие посторонних включений в растворах (волокна, частицы, мутность и др.).
- Форма и состояние поверхности таблеток и капсул.
- Целостность ампул и флаконов (трещины, сколы, царапины и др.).
Контроль фасовки и упаковки:
Большие объемы производства и разнообразие препаратов требуют применения современных автоматизированных производственных линий, которые не могут функционировать без соответствующих систем контроля. К контролируемым этапам производственного процесса относятся:
- Уровень наполнения флаконов и ампул.
- Комплектность упаковки препаратов в блистере.
- Наличие всех элементов упаковки и качество укупорки (крышка, фиксирующее кольцо и др.).
- Целостность упаковки (замятия, деформации, лишние элементы и др.).
Развитие систем визуального контроля
В процессе совершенствования производственных процессов и усложнения продукции развиваются и методы контроля качества. Можно выделить три основных типа устройств:
- Оптические датчики: основанные на светодиодах или лазерах.
- Видеодатчики: более сложные устройства, включающие камеру, процессор, оптику и подсветку.
- Системы машинного зрения и смарт-камеры: универсальные решения с гибкими настройками.
Рассмотрим пример контроля качества укупорки флаконов с жидкостью навинчивающейся крышкой.
Простейший вариант — использование оптического датчика с отражателем для измерения высоты флакона. Если крышка не докручена, высота флакона превышает номинальную, и датчик сигнализирует о браке. Очевидным недостатком этого метода является невозможность detection отсутствия крышки. Производители базовой автоматики, такие как Sick и Omron, предлагают широкий ассортимент оптических датчиков.
Более совершенный подход — применение видеодатчика. Благодаря анализу изображения, можно оценить не только высоту, но и наличие крышки, ее положение и форму, что повышает точность контроля. Однако, стоимость таких датчиков выше, а настройка требует специальных знаний. Несмотря на это, видеодатчики все чаще используются в промышленности благодаря оптимальному соотношению цены и функциональности при решении стандартных задач. Популярные производители — Sick, Omron, Cognex и другие.
Наиболее универсальным решением являются системы машинного зрения и смарт-камеры.
Их ключевой особенностью является гибкость выбора компонентов и мощная среда программирования для настройки задач визуального контроля. Такие системы включают камеру, оптику, подсветку, процессор и программное обеспечение. Отличительной чертой “все-в-одном” устройств – смарт-камер – является компактный формат.
Сравнительный анализ смарт-камер и систем машинного зрения
Смарт-камеры представляют собой компактные устройства, интегрирующие все необходимые компоненты в едином корпусе. Это упрощает их установку на производственных линиях. Однако, из-за использования устаревших технологий и ограниченной вычислительной мощности процессора, смарт-камеры имеют ряд недостатков:
- Ограниченная вычислительная мощность: Смарт-камеры обладают ограниченными вычислительными возможностями, что затрудняет реализацию сложных алгоритмов.
- Невозможность создания многокамерных систем: Архитектура смарт-камер не позволяет создавать системы, состоящие из нескольких камер, что ограничивает их применение в некоторых задачах.
- Устаревшие технологии: Использование стандартных камер и процессоров, а также ограниченный выбор оптики и вариантов подсветки, снижает эффективность смарт-камер при решении сложных задач.
Несмотря на ограничения, компактность и доступная стоимость смарт-камер могут быть оправданы при решении простых, стандартных задач, реализуемых силами предприятия.
Системы машинного зрения, построенные из дискретных компонентов (камеры, оптика, подсветка, вычислитель), лишены этих недостатков.
Они позволяют гибко подбирать компоненты для конкретной задачи, используя самые современные технологии.
Надежность и точность систем визуального контроля напрямую зависят от качества получаемых изображений. Поэтому тщательный выбор всех компонентов подсистемы захвата изображения является ключевым фактором при создании эффективной системы контроля.
Рис. 1. Основа системы машинного зрения — правильно подобранная камера, оптика и освещение
Оптимизация систем машинного зрения для контроля качества
Выбор оптимальной конфигурации системы машинного зрения, включающей оптические компоненты (телецентрические, вариофокальные, макро- и стандартные линзы), источники освещения (форма, спектр излучения) и камеру с соответствующими характеристиками, а также интеграция данных с нескольких камер, выбор вычислительной платформы с учетом производительности и интерфейсов, индивидуальный подбор алгоритмов и интеграция в существующее производство, позволяет существенно повысить эффективность системы визуального контроля качества продукции.
Данный подход требует глубоких знаний в области машинного зрения, но при грамотной реализации позволяет избежать роста стоимости создания и внедрения системы при одновременном достижении максимальной эффективности ее эксплуатации. Преимущества такого подхода:
- Индивидуальный подбор компонентов, учитывающий специфику конкретной задачи;
- Использование современных компонентов с оптимальным соотношением цены и производительности.
- Комплексный подход: решение одной системой нескольких задач, таких как визуальный контроль множества параметров, многокамерные системы и др.
- Интеграция в информационную систему предприятия, накопление и анализ данных (регистрация информации о браке, формирование детальных отчетов, выявление причин появления дефектов).
- Компактность (камера, источник света и компьютер в одном корпусе).
- Удобный инструмент для создания (конфигурации) программного обеспечения.
- Низкая стоимость.
Недостатки:
- Ограниченный выбор типов матриц/камер, подсветки и оптики.
- Необходимость знаний в области технологий машинного зрения.
- Время, затрачиваемое на индивидуальный подбор компонентов.
- Избыточность для решения простых задач.
Примеры применения:
На фармацевтических предприятиях используются системы машинного зрения различной конфигурации.
- Контроль соответствия продукта и инструкции: Система сканирует и сопоставляет значения фармкодов с эталонными, вызывая остановку линии при обнаружении несоответствий.
- Контроль качества печати и маркировки: Система выявляет дефекты постоянной и переменной печати (непропечатка, царапины, смещение, искажение), наличие посторонних элементов, несоответствие шрифтов и размеров, а также нечитаемость кодов.
Важно отметить, что выбор оптимальной конфигурации системы машинного зрения – это сложный процесс, требующий тщательного анализа задачи и учета всех ее особенностей.
Рис. 2. Структурная схема системы машинного зрения
Система визуального контроля функционирует следующим образом:
- Устройство получает команду на захват изображения от датчика, расположенного на производственной линии. Одновременно с началом записи кадра устройство активирует импульсную подсветку. Объектом контроля может быть как этикетка (до или после нанесения), так и упаковка препарата.
- Захваченное изображение передается на вычислительную платформу для обработки.
- Получив изображение, компьютерная система выполняет заданный алгоритм анализа. На основе результатов этого анализа система генерирует дискретный сигнал, который направляется во внешнюю систему управления. Этот сигнал может быть использован как для автоматического отбраковывания некондиционных изделий, так и для остановки производственной линии.
- Результаты каждой проверки отображаются на дисплее оператора и фиксируются в базе данных системы.
Настройка и управление системой осуществляется оператором с помощью промышленной сенсорной панели.
Рис. 3. Пример интерфейса системы машинного зрения
Помимо обеспечения контроля качества печати этикеток и маркировочных элементов, данная система может быть использована в качестве основы для построения системы агрегации и серийного учета продукции. При этом она позволит осуществлять проверку каждой упаковки перед ее отправкой в общую тару (см. рисунок 3).
Контроль качества упаковки ампул
Цель: Обеспечение контроля качества укладки ампул в блистерную упаковку с целью выявления дефектов (см. рисунок 4).
Описание: Система построена по схеме, аналогичной представленной на рисунке 2, и дополнительно оснащена фоновой подсветкой.
Рис. 4. Анализ ампул в блистере на наличие дефектов
Система осуществляет контроль качества ампулированного продукта, выполняя следующие задачи:
- выявление отсутствия ампулы в упаковке;
- обнаружение поврежденных или разрушенных ампул;
- проверка наличия, целостности и корректного нанесения этикетки на ампулы;
- подсчет общего количества выпущенных ампул.
В случае обнаружения дефектов система активирует механизм сброса бракованной упаковки.
Ключевыми элементами системы являются: фоновая подсветка, оптическая система и специализированный алгоритм обработки изображений, обеспечивающий контроль целостности ампул (см. рисунок 5).
Рис. 5. Интерфейс системы контроля ампул
Контроль качества сборки пробирок с использованием систем машинного зрения.
Система машинного зрения может быть эффективно применена для контроля качества сборки пробирок, используемых для взятия крови. Пример такой системы представлен на рисунке 6.
Рис. 6. Система контроля сборки пробирки
Система выполняет следующие функции:
- Контроль геометрических размеров и габаритов пробирки.
- Контроль геометрических размеров и габаритов капилляра.
- Контроль наличия напыления антикоагулянта.
Для обнаружения напыления антикоагулянта используется специализированная светодиодная подсветка, которая позволяет визуализировать взвесь препарата на внутренней поверхности пробирки и капилляра. Внедрение данной системы позволило не только обеспечить контроль качества каждой выпускаемой пробирки, но и повысить эффективность производства за счет автоматического отбраковывания дефектной продукции, что предотвращает возникновение аварийных ситуаций и заторов на конвейерной линии.
Требования к системе машинного зрения:
Система визуального контроля должна обладать высокой производительностью и надежностью, поскольку требуется проверка каждого отдельного объекта. Учитывая, что за одну смену может быть выпущено несколько сотен тысяч препаратов, крайне важно правильно подобрать используемые компоненты.
Основные компоненты системы:
В основе любой системы машинного зрения лежит оптическая подсистема, состоящая из промышленной цифровой камеры, высококачественной оптики и мощного импульсного источника освещения.
К камере предъявляются следующие требования: высокая чувствительность, широкий динамический диапазон, низкий уровень шума, возможность работы на коротких выдержках и т.д. Конфигурация камеры должна быть подобрана индивидуально для каждой задачи, учитывая разрешение, размер матрицы, чувствительность в различных участках спектра.
Не менее важным является выбор оптики, соответствующей характеристикам камеры. Неправильно подобранный объектив может свести на нет все преимущества хорошей камеры. При выборе оптики необходимо учитывать такие факторы, как размер пикселя камеры и разрешение объектива, размер матрицы камеры и световое пятно объектива, светосила объектива, подходящее рабочее расстояние и т.д.
Подсветка также должна соответствовать ряду требований: обеспечивать интенсивное, стабильное, повторяемое освещение рабочей области, синхронизацию с камерой, низкий уровень тепловыделения и др. Существует множество типов подсветок: линейные, кольцевые, коаксиальные, купольные, фоновые и т.д. Тип подсветки и ее спектр излучения выбираются индивидуально для каждой задачи.
Часто для решения нестандартных задач требуется экспериментально перебрать большое количество вариантов оптической системы, особенно это касается выбора подсветки и ее расположения относительно камеры.
Вычислительная платформа
Вычислительная платформа играет ключевую роль в обработке полученного изображения. На этой платформе происходит выделение существенных признаков и извлечение необходимой информации. Для обеспечения эффективной работы промышленной системы вычислительная платформа должна обладать рядом характеристик:
- Высокая производительность: для своевременной обработки данных и получения результатов.
- Достаточная пропускная способность интерфейсов: для быстрого обмена данными.
- Способность к непрерывной работе под высокой нагрузкой: для обеспечения стабильности и надежности системы.
- Пассивное безвентиляторное охлаждение: важный аспект для промышленного применения, гарантирующий бесшумную работу и отсутствие подвижных частей.
Рис. 7. Промышленные безвентиляторные компьютеры — залог надежной работы
Программное обеспечение
Программное обеспечение отвечает за обработку изображений, извлечение, отображение и сохранение необходимой информации, а также формирование отчетов.
Помимо основной функции инспектирования объектов контроля, программное обеспечение должно обладать рядом дополнительных функций:
система авторизации пользователей с дифференциацией уровней доступа;
интуитивно понятный графический интерфейс, предоставляющий полную информацию о получаемых данных и позволяющий оператору эффективно взаимодействовать с системой в режимах работы и настройки;
функционал архивирования результатов, структурированная база данных и инструменты для обработки сохранённой информации (включая функции фильтрации, экспорта и генерации детальных PDF-отчётов о проведённых инспекциях);
детальная фиксация системных событий и регистрация действий пользователя (информация о запуске/остановке контроля, изменении параметров и т.д.), что особенно важно в фармацевтической промышленности.
Заключение
Фармацевтическая отрасль предъявляет жесткие требования к контролю качества продукции, требуя всесторонней проверки каждого отдельного изделия. Системы машинного зрения, обладающие различной степенью сложности, способны эффективно решать такие сложные задачи.
При этом, крайне важно тщательно прорабатывать проектирование каждой системы и отбор её компонентов с учётом специфики производимой продукции, особенностей конкретной производственной линии и уникальных аспектов самого процесса производства.
